“El modelado de datos (Data Modeling) es el proceso de crear una representación visual y estructurada de los datos dentro de un sistema, definiendo cómo se almacenan y relacionan. Su principal objetivo es diseñar la estructura de los datos para que sea eficiente, consistente y pueda ser utilizada para diferentes propósitos. Por tanto, es el proceso que ayuda a dibujar el mapa, mientras que el análisis de los datos es el uso de ese mapa para encontrar los tesoros que buscamos”.
¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos (Data Modeling) es una forma de estructurar y visualizar todas las fuentes en los que un software o una aplicación almacena información, y cómo estas fuentes de datos encajarán y fluirán entre sí.
Se trata de una etapa muy importante en el proceso de diseño de cualquier sistema informático crítico para una organización. Cuando los desarrolladores imaginan cómo funcionará un nuevo sistema, determinan cuáles son las necesidades más acuciantes de la empresa, a qué tipo de datos tendrán que acceder para satisfacer esas necesidades y cómo se utilizarán los datos.
A partir de ahí, pueden empezar a crear un diagrama (o modelo) de cómo cada almacén de datos fluirá entre sí y cómo interactuarán.
Tipos de modelado de datos
Existen muchas formas diferentes de abordar el modelado de datos, pero en general existen tres tipos de modelado que suelen ser más comunes a medida que se va perfeccionando el diseño:
Modelado conceptual de datos (o de datos empresariales)
Empieza por analizar las principales necesidades de la empresa y determinar cómo se relacionan entre sí las entidades más importantes. Considéralo como la imagen global de cómo se quiere que interactúen los datos en toda la empresa.
Modelado lógico de datos
Un poco más complicado que el modelado conceptual de datos, este se centra en cómo funciona cada pieza del puzzle dentro de cada función empresarial específica. Se empieza a estudiar cómo los detalles técnicos del modelo respaldarán los objetivos de la empresa.
Modelado físico de datos
Se trata del plano real del diseño del modelo de datos. En esta fase, se establece con precisión cómo se implantará cada base de datos y cómo interactuarán entre sí, las aplicaciones y las funciones con todo detalle.
Modelado de datos vs. Análisis de datos
El modelado de datos y el análisis de datos son términos que a menudo se utilizan juntos. En realidad, son cosas muy distintas, que requieren habilidades completamente diferentes.
El análisis de datos es lo que se hace con la información que se tiene a mano. Se trata de filtrar los datos para extraer las ideas más importantes, ya sea en forma de informes, gráficos y otras visualizaciones, predicciones para el futuro o evaluaciones de cómo y por qué las cosas en el negocio funcionan como lo hacen.
El modelado de datos, por su parte, consiste únicamente en crear las condiciones que hagan posible este análisis. Se trata de averiguar qué tipos de datos vas a reunir y cómo, para obtener las respuestas que necesitas.
Imagínatelo como un restaurante
El modelador de datos
Se encarga de diseñar la cocina, de asegurarse de que todos los electrodomésticos están en su sitio y de que los ingredientes se almacenan correctamente.
No tiene nada que ver con la preparación de la comida, pero necesita hablar y consensuar con los chefs y el gerente del restaurante para asegurarse de que entienden lo que se necesita para satisfacer las demandas del negocio.
El analista de datos
Es como el chef. No necesita saber cómo se instala la cocina, pero sí cómo se utiliza. A él le corresponde utilizar las herramientas que le ha proporcionado el modelador de datos para seleccionar los ingredientes adecuados para cocinar algo “excepcional” y con una presentación excelente que ayude al restaurante a prosperar.
Importancia estratégica
Para finalizar, vamos a ver cómo el modelado de datos, especialmente en plataformas analíticas como servicio como Sisense, es mucho más que una tarea técnica: es una pieza estratégica clave para convertir datos en decisiones con impacto.
Gobierno y Calidad de los datos
Un buen modelo garantiza que los datos sean consistentes, confiables y reutilizables. Esto reduce errores, evita informes contradictorios y permite que todos hablen el mismo “idioma de negocio”.
Como resultado: decisiones basadas en una única fuente de verdad = agilidad + confianza.
Agilidad analítica
Cuando el modelado está bien hecho, los equipos pueden crear cuadros de mando y responder a preguntas sin depender constantemente del equipo técnico. Esto acelera la toma de decisiones y la capacidad de adaptarse a los cambios del mercado y de los clientes.
Lo que se traduce en: el tiempo entre una pregunta estratégica y su respuesta se reduce (incluidas las reuniones) drásticamente.
Escalabilidad flexible sin costes ocultos
Un modelo de datos sólido permite incorporar nuevas fuentes de información, métricas y usuarios sin reescribir todo. Ideal para organizaciones en crecimiento o en procesos de transformación digital.
En definitiva: se convierte en un activo que evoluciona al ritmo y del negocio.
Segmentación y personalización
El modelado bien hecho permite aplicar reglas como control de acceso a nivel de fila, segmentaciones por cliente, región o producto. Esto es clave para operaciones multicliente o multinivel.
Para rematar la faena: permite que cada unidad de negocio vea exactamente lo que necesita ver.
El modelado de datos con Sisense
En Sisense, el modelado de datos es un proceso intuitivo y flexible para estructurar, preparar y organizar los datos para su análisis. Permite a los usuarios conectar, transformar y visualizar datos de diversas fuentes en cuadros de mando interactivos, sin necesidad de conocimientos especializados en ingeniería de datos.
Veamos a continuación los casos de uso más comunes y algunos de los factores más relevantes que hay que tener en cuenta a la hora de elegir entre los tipos de modelos de datos que pueden desplegarse en Sisense: Live, ElastiCube, Build to Destination (B2D) e «Híbridos».
Modelos LIVE
Entre los casos de uso adecuados para los modelos Live se incluyen: análisis bursátil y de mercados de valores, banca, comercio electrónico y análisis de ventas de gran volumen, así como análisis de centros de atención telefónica y de servicio al cliente. Es adecuado desplegar modelos Live cuando:
- Los modelos de datos tengan más de mil millones de registros. (Los modelos de datos de ElastiCube están limitados a mil millones de registros).
- Se requieran actualizaciones frecuentes de datos y estas puedan ser compatibles con el ritmo del programa ETL del cliente.
- Los datos proceden de un almacén de datos en la nube (CDW), se actualizan con frecuencia y/o en tiempo real, y el coste de las consultas es bajo (ejemplos: Redshift, BigQuery).
- Los datos ya están estructurados de forma ordenada y no se requiere una transformación extensa (no hay tablas personalizadas en Live).
- La fuente de datos debe ajustarse en función del usuario o grupo que acceda a los análisis y, en estos casos, es recomendable utilizar el complemento Dynamic ElastiCubes.
- Se prefiere trabajar con el lenguaje/sintaxis de la fuente de datos subyacente.
- Hay muchos modelos específicos para cada dominio (Tenant). Con Live, podrás aprovechar las conexiones dinámicas en modo Live y no tienes que preocuparte por la programación de la compilación.
- Los recursos del sistema son limitados (CPU, RAM).
Modelos ElastiCube
Entre los casos de uso más habituales para el modelado con ElastiCube se incluyen los análisis para los sectores del entretenimiento, la sanidad, la educación y el marketing. Es adecuado utilizar ElastiCube cuando:
- No haya un CDW y haya múltiples fuentes de datos, es decir, se deba realizar una «combinación de datos»).
- Se requieren transformaciones y limpieza de datos, pero aún no existe una solución de preparación de datos en su infraestructura de datos.
- Existe un CDW desplegado, pero el proveedor cobra tarifas significativas en función del volumen de consultas.
- El conjunto de datos está creciendo, pero actualmente es inferior a 1.000 millones de registros por modelo de datos. Cuando la cantidad de datos crezca hasta superar los 1.000 millones de registros para cualquier modelo de datos individual, debes cambiar al modelo B2D o Live.
- La cadencia de actualización de datos es poco frecuente o está vinculada a un canal ETL.
- Se requiere la opción de creación o acumulación de tablas (incremental).
Build to Destination (B2D)
El benchmarking es un buen caso de uso para B2D. Debes adoptar el modelo B2D cuando:
- Se requiera una actualización ascendente.
- Los modelos ElastiCube desplegados contienen una gran cantidad de datos.
- Se requiere la preparación de datos (por parte de un usuario final de Sisense) además de un CDW existente.
- El cliente tiene acceso al almacenamiento Amazon S3 y a un CDW (como Snowflake). Debes tener en cuenta que B2D funciona como un modelo Live, con todas las consultas pasando por el CDW, lo que aumenta los costes asociados al CDW y al almacenamiento en Amazon S3.
Modelos Híbridos
Es conveniente utilizar los modelos híbridos, es decir, una combinación de ElastiCube y Live cuando:
- Los paneles de control deben incluir tanto datos históricos como actuales. En muchos casos, el modelo de datos ElastiCube se utiliza para proporcionar datos históricos, mientras que el modelo Live se utiliza para proporcionar los datos actuales.
- ElastiCube se utiliza para conjuntos de datos con segmentos variados (con un alto nivel de granularidad), mientras que el modelo de datos Live admite elementos visuales para obtener información detallada a nivel transaccional o histórica (archivada).
- Un cuadro de mando puede incluir tanto componentes visuales (widgets) que requieren datos en tiempo real como otros que no los requieren.
Como hemos indicado anteriormente, Sisense ofrece varios tipos de modelos de datos: ElastiCube, Live e Híbridos, que facilitan, para cada caso de uso o necesidad del negocio, la gestión y el acceso a la información para la analítica.
Conexión a múltiples fuentes
Sisense permite conectar datos de diversas fuentes, tanto internas como externas, estructuradas y no estructuradas, a través de más de 400 conectores nativos.
Transformación y limpieza de datos
La plataforma facilita la transformación y limpieza de datos mediante herramientas de arrastrar y soltar y la asistencia de IA, sin necesidad de programación compleja.
Definición de relaciones entre datos
Sisense facilita el establecimiento de las conexiones y relaciones entre diferentes conjuntos de datos para permitir análisis más profundos.
Creación de modelos analíticos
Gestión de permisos y reglas de seguridad
En resumen, el modelado de datos en Sisense es una elemento fundamental para transformar datos brutos en información valiosa y accesible para la toma de decisiones, tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
Para concluir, no debemos olvidar que el modelado de datos no es solo una tarea técnica, sino una ventaja estratégica. Con Sisense, ayudamos a nuestros clientes a construir una base robusta para tomar decisiones más inteligentes, ágiles, seguras y escalables en toda la organización.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su enfoque para convertir los datos en una fuente de verdad única, de máxima calidad y confianza, para que tus usuarios puedan tomar decisiones con mayor rapidez y fiabilidad?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, December 2024